“El modelado de datos (Data Modeling) es el proceso de crear una representación visual y estructurada de los datos dentro de un sistema, definiendo cómo se almacenan y relacionan. Su principal objetivo es diseñar la estructura de los datos para que sea eficiente, consistente y pueda ser utilizada para diferentes propósitos. Por tanto, es el proceso que ayuda a dibujar el mapa, mientras que el análisis de los datos es el uso de ese mapa para encontrar los tesoros que buscamos”.
¿Qué es el modelado de datos?
El modelado de datos (Data Modeling) es una forma de estructurar y visualizar todas las fuentes en los que un software o una aplicación almacena información, y cómo estas fuentes de datos encajarán y fluirán entre sí.
Se trata de una etapa muy importante en el proceso de diseño de cualquier sistema informático crítico para una organización. Cuando los desarrolladores imaginan cómo funcionará un nuevo sistema, determinan cuáles son las necesidades más acuciantes de la empresa, a qué tipo de datos tendrán que acceder para satisfacer esas necesidades y cómo se utilizarán los datos.
A partir de ahí, pueden empezar a crear un diagrama (o modelo) de cómo cada almacén de datos fluirá entre sí y cómo interactuarán.
Tipos de modelado de datos
Existen muchas formas diferentes de abordar el modelado de datos, pero en general existen tres tipos de modelado que suelen ser más comunes a medida que se va perfeccionando el diseño:
Modelado conceptual de datos (o de datos empresariales)
Empieza por analizar las principales necesidades de la empresa y determinar cómo se relacionan entre sí las entidades más importantes. Considéralo como la imagen global de cómo se quiere que interactúen los datos en toda la empresa.
Modelado lógico de datos
Un poco más complicado que el modelado conceptual de datos, este se centra en cómo funciona cada pieza del puzzle dentro de cada función empresarial específica. Se empieza a estudiar cómo los detalles técnicos del modelo respaldarán los objetivos de la empresa.
Modelado físico de datos
Se trata del plano real del diseño del modelo de datos. En esta fase, se establece con precisión cómo se implantará cada base de datos y cómo interactuarán entre sí, las aplicaciones y las funciones con todo detalle.
Modelado de datos vs. Análisis de datos
El modelado de datos y el análisis de datos son términos que a menudo se utilizan juntos. En realidad, son cosas muy distintas, que requieren habilidades completamente diferentes.
El análisis de datos es lo que se hace con la información que se tiene a mano. Se trata de filtrar los datos para extraer las ideas más importantes, ya sea en forma de informes, gráficos y otras visualizaciones, predicciones para el futuro o evaluaciones de cómo y por qué las cosas en el negocio funcionan como lo hacen.
El modelado de datos, por su parte, consiste únicamente en crear las condiciones que hagan posible este análisis. Se trata de averiguar qué tipos de datos vas a reunir y cómo, para obtener las respuestas que necesitas.
Imagínatelo como un restaurante
El modelador de datos
Se encarga de diseñar la cocina, de asegurarse de que todos los electrodomésticos están en su sitio y de que los ingredientes se almacenan correctamente.
No tiene nada que ver con la preparación de la comida, pero necesita hablar y consensuar con los chefs y el gerente del restaurante para asegurarse de que entienden lo que se necesita para satisfacer las demandas del negocio.
El analista de datos
Es como el chef. No necesita saber cómo se instala la cocina, pero sí cómo se utiliza. A él le corresponde utilizar las herramientas que le ha proporcionado el modelador de datos para seleccionar los ingredientes adecuados para cocinar algo “excepcional” y con una presentación excelente que ayude al restaurante a prosperar.
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Parapentex Studios, 2024